هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث ثورة في الاستثمار المؤثر؟ وجهات نظر من مراكز الأبحاث، ومبتكري التكنولوجيا، ومديري الصناديق

تشهد عالم المالية تحولاً جذرياً، مدفوعاً بالاهتمام المتزايد بالاستثمار المؤثر – وهي استراتيجية لا تهدف فقط إلى تحقيق عوائد مالية، بل أيضاً إلى تحقيق نتائج إيجابية اجتماعياً وبيئياً. ومع توسع هذا المجال، تزداد الحاجة إلى بيانات دقيقة وشاملة لتقييم أثر الاستثمارات. هل يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) أن يكون العامل الحاسم الذي يساعد المستثمرين على اتخاذ قرارات أكثر استنارة ومكافحة قضايا مثل "الغسل الأخضر"؟ يستكشف هذا المقال وجهات نظر مختلفة حول دور الذكاء الاصطناعي في الاستثمار المؤثر.

منظور مركز الأبحاث

تسعى "Planet Tracker"، وهي مركز أبحاث مالي غير ربحي، إلى إحداث تحول كبير في الأنشطة المالية العالمية بحلول عام 2030. ومن خلال الاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، أصدر المركز مؤخراً تقريراً بعنوان "كشف مخاطر البلاستيك". حلل هذا التقرير مذهلاً 8,245 وثيقة ومحاضرة لفهم كيفية إدراك الشركات في صناعة البلاستيك للمخاطر.

يؤكد جون ويليس، مدير الأبحاث في Planet Tracker، أن تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تفسير النصوص بدقة هو جهد كبير. إنه ليس حلاً بسيطاً يعمل بمجرد التوصيل. تطلبت عملية التحقق اليدوي من مخرجات معالجة اللغة الطبيعية تحسين دقة الخوارزميات. ويشدد ويليس على أن البيانات المولدة بالذكاء الاصطناعي يجب أن تخضع لمراجعة دقيقة، حيث من غير المرجح أن تمنح الجهات التنظيمية استثناءات للمعلومات المضللة. ومع ذلك، يعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يمكّن المستثمرين المؤثرين من مقارنة الاستراتيجيات وتحديد أفضل الممارسات.

يتخيل ويليس أيضاً إمكانات الذكاء الاصطناعي في فحص مجموعات البيانات لكشف رؤى حول أداء الصناديق باستخدام التعلم العميق والشبكات العصبية. علاوة على ذلك، يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً حاسماً في التحقق المتقاطع من الوثائق للكشف عن التناقضات، مثل كشف ممارسات "الغسل الأخضر" في الادعاءات المتعلقة بالاستدامة.

منظور "المتخصصين في التكنولوجيا": الذكاء الاصطناعي القابل للتبديل

تشارك شركة "Permutable AI"، بقيادة الرئيس التنفيذي ويلسون تشان، رؤية مكافحة "الغسل الأخضر" في الاستثمار المؤثر. ويركز نهجها على استخدام نماذج اللغة الكبيرة مثل BERT للتصنيف الدقيق وتحسين دقة تقييم الالتزامات المؤسسية بالاستدامة والأثر الاجتماعي والبيئي.

لتصحيح المخاوف بشأن ميل الذكاء الاصطناعي إلى "الهلوسة"، تؤكد Permutable AI على أهمية دعم جميع البيانات بروابط المصادر لضمان الموثوقية. وتشمل نماذج البيانات الخاصة بها حوالي 27,000 مورد حول العالم وتمتد إلى تحليل وسائل التواصل الاجتماعي، ومقارنة البيانات مع مصادر موثوقة مثل مبادرة الأهداف القائمة على العلم (Science Based Targets initiative) والصندوق الأخضر.

يبرز التعاون مع الهيئات التنظيمية والمنظمات الصناعية، مثل شبكة الابتكار المالي العالمية (GFIN)، والعمل مع الحكومات لتعزيز تحليل انبعاثات الكربون في سلاسل التوريد، الالتزام بالقضاء على "الغسل الأخضر". ويشدد تشان على الحاجة إلى إطار عمل عالمي موحد مقترن بالذكاء الاصطناعي للقضاء على "الغسل الأخضر" بشكل فعال.

زاوية مدير الصندوق

قد لا تستخدم شركة "LeapFrog"، وهي شركة استثمار مؤثر، الذكاء الاصطناعي تحديداً لمكافحة "الغسل المؤثر"، لكنها تدرك إمكاناته في التحقق من بيانات الشركات مقابل مصادر خارجية في سيناريوهات سلاسل التوريد المعقدة. فهي تستخرج البيانات من الشركات التابعة لها لمراقبة وتتبع الأثر، ومع زيادة تعقيد البيانات، تستكشف استخدام الذكاء الاصطناعي.

يدرك دانيال ستيسي، رئيس الشؤون الخارجية في LeapFrog، قوة الذكاء الاصطناعي في مساعدة شركات محفظته على السعي لتحقيق الأثر وتحسين تكلفة وفعالية وملاءمة منتجاتها. ومع ذلك، يؤكد على أهمية النشر الأخلاقي للذكاء الاصطناعي، مع مراعاة الآثار الجانبية السلبية المحتملة، مثل الخوارزميات المتحيزة ونماذج التسعير.

يبرز ستيسي أيضاً الاستخدامات الإيجابية غير المستغلة للذكاء الاصطناعي في الاستثمار المؤثر. تستخدم بعض الشركات في محفظة LeapFrog الذكاء الاصطناعي لتقييم القروض أو تقديم خدمة عملاء آلية عبر منصات مثل WhatsApp، مما يخدم العملاء ذوي الدخل المنخفض الذين لم يكن لديهم سابقاً إمكانية الوصول إلى مثل هذه الخدمات.

الذكاء الاصطناعي على أعتاب إعادة تشكيل مشهد الاستثمار المؤثر. ترى مراكز الأبحاث مثل Planet Tracker في الذكاء الاصطناعي أداة لمراجعة الادعاءات المؤسسية وكشف التناقضات، مما قد يحد من "الغسل الأخضر". ويستفيد المبتكرون مثل Permutable AI من نماذج اللغة المتقدمة لضمان دقة تقييمات الاستدامة والأثر. ويدرك مديرو الصناديق، بما في ذلك LeapFrog، إمكانات الذكاء الاصطناعي في التحقق من البيانات وتحسين فعالية التكلفة للشركات التي تركز على الأثر.

ومع ذلك، فإن اعتماد الذكاء الاصطناعي في الاستثمار المؤثر يجلب أيضاً تحديات أخلاقية وتنظيمية. إن وضع أطر عمل ومعايير رقابية موحدة لنشر الذكاء الاصطناعي، لا سيما فيما يتعلق بالفئات السكانية الضعيفة، أمر بالغ الأهمية. وبينما يتنقل مستثمرو الأثر في هذه التقنية التحويلية، يجب عليهم الموازنة بين إمكاناتها لتحقيق نتائج إيجابية ومسؤوليتهم في التخفيف من المخاطر المحتملة. وفي النهاية، يحمل مستقبل الذكاء الاصطناعي في الاستثمار المؤثر وعداً بتحقيق النمو والتوسع وتحسين الصلة بالواقع، مع ضمان بقاء الاعتبارات الأخلاقية في صلب عملية اتخاذ القرار.